另一篇很好的參考博客：https://cloud.tencent.com/developer/article/1065819
from http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/5967291
5． 如何設置BM、SGBM和GC算法的狀態參數？
（1）StereoBMState
// 預處理濾波參數
- preFilterType：預處理濾波器的類型，主要是用於降低亮度失真（photometric distortions）、消除噪聲和增強紋理等, 有兩種可選類型：CV_STEREO_BM_NORMALIZED_RESPONSE（歸一化響應） 或者 CV_STEREO_BM_XSOBEL（水平方向Sobel算子，默認類型）, 該參數爲 int 型；
- preFilterSize：預處理濾波器窗口大小，容許範圍是[5,255]，一般應該在 5x5..21x21 之間，參數必須爲奇數值, int 型
- preFilterCap：預處理濾波器的截斷值，預處理的輸出值僅保留[-preFilterCap, preFilterCap]範圍內的值，參數範圍：1 - 31（文檔中是31，但代碼中是 63）, int
// SAD 參數
- SADWindowSize：SAD窗口大小，容許範圍是[5,255]，一般應該在 5x5 至 21x21 之間，參數必須是奇數，int 型
- minDisparity：最小視差，默認值爲 0, 可以是負值，int 型
- numberOfDisparities：視差窗口，即最大視差值與最小視差值之差, 窗口大小必須是 16 的整數倍，int 型
// 後處理參數
- textureThreshold：低紋理區域的判斷閾值。如果當前SAD窗口內所有鄰居像素點的x導數絕對值之和小於指定閾值，則該窗口對應的像素點的視差值爲 0（That is, if the sum of absolute values of x-derivatives computed over SADWindowSize by SADWindowSize pixel neighborhood is smaller than the parameter, no disparity is computed at the pixel），該參數不能爲負值，int 型
- uniquenessRatio：視差唯一性百分比， 視差窗口範圍內最低代價是次低代價的(1 + uniquenessRatio/100)倍時，最低代價對應的視差值纔是該像素點的視差，否則該像素點的視差爲 0 （the minimum margin in percents between the best (minimum) cost function value and the second best value to accept the computed disparity, that is, accept the computed disparity d^ only if SAD(d) >= SAD(d^) x (1 + uniquenessRatio/100.) for any d != d*+/-1 within the search range ），該參數不能爲負值，一般5-15左右的值比較合適，int 型
- speckleWindowSize：檢查視差連通區域變化度的窗口大小, 值爲 0 時取消 speckle 檢查，int 型
- speckleRange：視差變化閾值，當窗口內視差變化大於閾值時，該窗口內的視差清零，int 型
// OpenCV2.1 新增的狀態參數
- roi1, roi2：左右視圖的有效像素區域，一般由雙目校正階段的 cvStereoRectify 函數傳遞，也可以自行設定。一旦在狀態參數中設定了 roi1 和 roi2，OpenCV 會通過cvGetValidDisparityROI 函數計算出視差圖的有效區域，在有效區域外的視差值將被清零。
- disp12MaxDiff：左視差圖（直接計算得出）和右視差圖（通過cvValidateDisparity計算得出）之間的最大容許差異。超過該閾值的視差值將被清零。該參數默認爲 -1，即不執行左右視差檢查。int 型。注意在程序調試階段最好保持該值爲 -1，以便查看不同視差窗口生成的視差效果。具體請參見《使用OpenGL動態顯示雙目視覺三維重構效果示例》一文中的討論。
在上述參數中，對視差生成效果影響較大的主要參數是 SADWindowSize、numberOfDisparities 和 uniquenessRatio 三個，一般只需對這三個參數進行調整，其餘參數按默認設置即可。
在OpenCV2.1中，BM算法有C和C++ 兩種實現模塊。
（2）StereoSGBMState
SGBM算法的狀態參數大部分與BM算法的一致，下面只解釋不同的部分：
- SADWindowSize：SAD窗口大小，容許範圍是[1,11]，一般應該在 3x3 至 11x11 之間，參數必須是奇數，int 型
- P1, P2：控制視差變化平滑性的參數。P1、P2的值越大，視差越平滑。P1是相鄰像素點視差增/減 1 時的懲罰係數；P2是相鄰像素點視差變化值大於1時的懲罰係數。P2必須大於P1。OpenCV2.1提供的例程 stereo_match.cpp 給出了 P1 和 P2 比較合適的數值。
- fullDP：布爾值，當設置爲 TRUE 時，運行雙通道動態編程算法（full-scale 2-pass dynamic programming algorithm），會佔用O(W*H*numDisparities)個字節，對於高分辨率圖像將佔用較大的內存空間。一般設置爲 FALSE。
注意OpenCV2.1的SGBM算法是用C++ 語言編寫的，沒有C實現模塊。與H. Hirschmuller提出的原算法相比，主要有如下變化：
- 算法默認運行單通道DP算法，只用了5個方向，而fullDP使能時則使用8個方向（可能需要佔用大量內存）。
- 算法在計算匹配代價函數時，採用塊匹配方法而非像素匹配（不過SADWindowSize=1時就等於像素匹配了）。
- 匹配代價的計算採用BT算法（”Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo” by S. Birchfield and C. Tomasi），並沒有實現基於互熵信息的匹配代價計算。
- 增加了一些BM算法中的預處理和後處理程序。
（3）StereoGCState
GC算法的狀態參數只有兩個：numberOfDisparities 和 maxIters ，並且只能通過 cvCreateStereoGCState 在創建算法狀態結構體時一次性確定，不能在循環中更新狀態信息。GC算法並不是一種實時算法，但可以得到物體輪廓清晰準確的視差圖，適用於靜態環境物體的深度重構。